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经济日报：以人工智能激活产业新增长

经济日报视角下的AI产业跃迁

当“以人工智能激活产业新增长”成为媒体与决策层的高频表达时,它已经不只是一个技术口号,而是一条正在被事实验证的现实路径。从“人机协同”的车间现场,到“数据驱动”的决策中枢,再到“智能互联”的消费终端,人工智能正由概念走向深水区,从试验场走向生产线,在更大范围内重组资源、改造流程、催生新业态。在这一过程中,如何理解它对产业结构、增长动能和治理模式的深刻重塑,成为观察中国经济向高质量发展跃升的重要窗口。

人工智能成为产业新增长极的逻辑

产业升级的本质,是生产要素和生产方式的重构。过去依靠廉价劳动力和资源投入的粗放扩张,已难以支撑当前的高质量发展要求。人工智能的意义在于,它以算法为核心、以数据为燃料、以算力为基础,在“效率”“质量”“成本”“安全”四个维度同时发力,为产业注入新的增长极。效率上,机器视觉、智能调度可以重塑产线节奏;质量上,预测性维护、质量追踪帮助企业迈向精细化管理;成本上,智能排产与供应链协同有效压缩库存和能源消耗;安全上,风险预警和异常识别让“事后补救”转向“事前预防”。这些看似零散的优化,叠加后往往构成规模可观的生产率红利。

从“概念AI”走向“产业AI”的深水区

过去一段时间,人工智能更多停留在“炫技式展示”和“消费端应用”,而要真正激活产业新增长,关键在于完成从“概念AI”到“产业AI”的跨越。这一跨越至少体现在三个方面:其一,从追逐单点技术突破,转向面向具体场景的系统性解决方案,不再以“模型有多大”为唯一指标,而是以“业务改善了多少”为检验标准;其二,从强调算法领先,转向数据质量、行业知识与算法的深度融合,使模型能够理解工艺流程、产业链条与监管规则;其三,从一次性部署,转向持续运营优化,通过闭环数据反馈,让系统在长期运行中不断进化。这种“场景为王”的路径,正是《经济日报》等主流媒体多次强调的“务实落地”方向。

制造业的智能跃迁从生产线到价值链

在所有产业中,制造业是人工智能应用最具想象空间的领域之一。传统产线的痛点集中在:工序复杂、人力密集、质量波动、能耗偏高。引入机器视觉检测、智能排产、工业互联网平台之后,正在形成一种“感知在线、分析在线、决策在线”的智能工厂形态。一家东部沿海的零部件企业引入AI视觉检测后,原本依赖资深工人目检的工序,检测速度提升了数倍,次品率下降近一半,而且通过对缺陷数据的结构化分析,反向优化了工艺参数,真正做到了由“查错”走向“减错”。更重要的是,智能并不止步于产线,而是在价值链层面展开延伸:设计环节,通过生成式设计工具缩短研发周期;供应链环节,利用AI预测需求波动,降低库存压力;售后服务环节,借助远程监测和预测性维护,延长设备寿命,打造“产品加服务”的新盈利模式。制造业的智能化,正在从单点自动化向全流程智能决策演进,这也直接推动中国制造向中国智造升级。

服务业的重构从经验驱动到数据智能

与制造业相比,服务业的“可见性”更高,因此往往更早感知人工智能带来的变革。金融领域,智能风控模型在贷款审批、反欺诈监测等环节大幅提升了识别精度;零售行业,通过用户画像与推荐算法,重塑了营销与定价策略;物流板块,路径规划与仓储算法节省了大量运输时间与油耗。这些变化的共性在于,服务业从“经验驱动”转向“数据智能”,从个体判断转向系统判断。值得注意的是,生成式AI的兴起正在改写服务业生产率边界:在客服中心,多轮对话机器人承担起大量标准化咨询任务;在内容产业,智能创作与辅助编辑显著压缩了初稿生成时间;在专业服务领域,法律、财务、医疗等行业利用大模型进行信息检索和方案比对,使从业者能够把精力集中在更复杂、更具创造性的环节。这样一种“人机协同、各展所长”的模式,不仅没有削弱专业价值,反而在更高层次上提升了服务质量与供给能力。

产业结构优化中的“AI加速器”效应

从宏观层面看,人工智能既是新产业,更是老产业的“加速器”。一方面,围绕算法、算力、数据安全和基础软件的AI核心产业快速成长,催生云计算中心、智能芯片、模型服务平台等新赛道;另一方面,AI正在向能源、交通、农业、医药等传统领域渗透,通过“嵌入式升级”提高整体产业链的韧性与竞争力。在能源体系中,通过智能调度和负荷预测,可再生能源的消纳能力显著提升;智慧交通场景下,信号灯智能控制与车路协同,提升了道路通行效率并减少拥堵;现代农业中,精准施肥、病虫害识别与智能灌溉,让“靠天吃饭”逐渐变为“看数吃饭”。这类跨行业的深度融合,是推动中国经济由要素驱动向创新驱动、由规模扩张向质量效率并重转型的重要抓手。

数据要素与算力基础构筑增长底座

要让人工智能真正“激活”而不是“点缀”产业,离不开坚实的底层支撑。数据要素、算力基础设施与行业知识沉淀,共同构成了AI产业化的“三角支撑”。数据方面,开放共享与安全合规必须并重:既要打破“信息孤岛”和“数据烟囱”,又要坚守隐私保护和安全边界,推动公共数据、产业数据在规则框架内高效流动。算力方面,从超算中心到边缘节点的多层次算力网络,正在为大模型训练和推理提供基础,也为中小企业“按需使用、随取随用”AI能力创造条件。行业知识方面,只有让“懂产业的人”与“懂算法的人”深度协同,AI系统才能真正嵌入业务流程,避免“好看的演示”和“难用的产品”之间的落差。因此,推动数据要素市场化配置、加快新型算力基础设施建设、鼓励复合型人才培养,是释放人工智能经济价值的关键前提。

规制与伦理为产业AI护航

越是成为增长引擎的技术,越需要与之匹配的规制与伦理体系。产业层面的人工智能应用,不可避免地涉及算法偏见、责任界定、隐私安全等敏感议题。如果忽视这些问题,短期看似加速落地,长期却可能放大系统性风险。因此,构建“鼓励创新与审慎监管并行”的治理框架,已成为推动AI赋能产业的必答题。一方面,应通过标准制定、行业自律和第三方评估,对关键领域的算法透明度、可解释性和可追溯性提出明确要求;另一方面,要避免过度前置审批和“一刀切”限制,给企业预留技术试错与模式创新的弹性空间。与此同时,在就业结构调整、职业技能再培训和社会保障强化等方面,也需要提前布局,让劳动者在“智能化浪潮”中能够实现角色转型而非被动淘汰。当人工智能的应用边界被合理划定,其产业价值才能在可控风险下持续释放。

从“技术红利”迈向“制度红利”“人才红利”

人工智能激活产业新增长,绝不是“技术一枝独秀”,而是“技术制度人才”协同共进的系统工程。技术红利只是起点,制度红利和人才红利才决定“能走多远”。一方面,在要素流动、创新激励、知识产权保护、数据跨境流动等关键制度环节的持续优化,可以让AI创新成果更快转化为现实生产力;另一方面,从顶层设计到地方实践,正加速形成支持产业智能化升级的政策合力,通过试点示范、场景开放和财政金融工具,引导资本与技术精准流向“产业AI”的主战场。人才层面,无论是算法工程师、数据分析师,还是懂工艺、懂业务的“数字化工匠”,都在这轮智能化转型中扮演着不可替代的角色。当技术进步与制度创新相互促进,再叠加高素质人才的广泛参与,人工智能激活的不仅是单一行业的增长,而是整个经济体系的跃迁,中国式现代化的产业根基也将在这一进程中愈发坚实。